Object-Aware Impedance Control for Human-Robot Collaborative Task with Online Object Parameter Estimation

要約

物理的な人間とロボットの相互作用 (pHRI) により、ロボットの自律性が向上し、人間の身体的要求が軽減されます。
この論文では、かなり長いオブジェクトと、オブジェクトのパラメータに関する事前知識のない共同タスクを検討します。
複雑なシナリオを実現するために、オンラインオブジェクトパラメータ推定器とデカルトオブジェクト認識インピーダンスコントローラを備えた統合制御フレームワークが提案されています。
輸送タスクでは、ロボットと人間が物体を持ち上げながら、物体のパラメータがオンラインで推定されます。
摂動運動は、推定精度を高めるために、目的の軌道のヌル空間に組み込まれます。
オブジェクト認識インピーダンス コントローラーは、リアルタイム推定結果を使用して設計されており、人間の意図した動作がオブジェクトを介してロボットに効果的に伝達されます。
提案手法の有効性を示すために、物体の輸送や組み立てタスクを含む共同タスクの実験的デモンストレーションが実行されます。

要約(オリジナル)

Physical human-robot interactions (pHRIs) can improve robot autonomy and reduce physical demands on humans. In this paper, we consider a collaborative task with a considerably long object and no prior knowledge of the object’s parameters. An integrated control framework with an online object parameter estimator and a Cartesian object-aware impedance controller is proposed to realize complicated scenarios. During the transportation task, the object parameters are estimated online while a robot and human lift an object. The perturbation motion is incorporated into the null space of the desired trajectory to enhance the estimator accuracy. An object-aware impedance controller is designed using the real-time estimation results to effectively transmit the intended human motion to the robot through the object. Experimental demonstrations of collaborative tasks, including object transportation and assembly tasks, are implemented to show the effectiveness of our proposed method.

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